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Top 5 Linux Distro for Data Science

Written by smirow

Top 5 Linux-Distributionen für Data ScienceTop 5 Linux-Distributionen für Data Science
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Viele Entwickler und IT-Experten, die in Fortune-500-Unternehmen arbeiten, verwenden entweder eine Linux-Distribution oder MacOS. Warum Linux? Denn die meisten Server laufen unter Linux und bieten eine Vielzahl an Tools, die Windows 11 fehlt. Wenn Sie außerdem Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Datenschutz haben, ist der Wechsel zu Linux die richtige Entscheidung. Im letzten Monat habe ich einige dieser Distributionen mit VM VirtualBox ausprobiert und denke ernsthaft über Linux als mein primäres System nach.

In diesem Blog erfahren wir mehr über eine Linux-Distribution, in die ich mich verliebt habe und die alle Arten von Tools unterstützt, die Sie für Ihre Data-Science-Experimente und das Training von Modellen für maschinelles Lernen benötigen. Sie sind außerdem sehr benutzerfreundlich und können in wenigen Minuten installiert werden.

Wir alle kennen Ubuntu, und ich denke, wenn Sie Entwickler oder Ingenieur für maschinelles Lernen sind, verwenden Sie Ubuntu unter Windows 11 über WSL. Ubuntu ist aufgrund seiner benutzerfreundlichen Oberfläche, umfassenden Dokumentation und breiten Community-Unterstützung die beliebteste Linux-Distribution.

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Ubuntu ist eine gute Wahl für Linux-Neulinge und seine Repositories sind reich an Data-Science-Tools und -Bibliotheken, sodass Sie Ihre Entwicklungsumgebung ganz einfach einrichten können. Darüber hinaus handelt es sich um ein stabiles Betriebssystem, das langfristige Unterstützung bietet, sogar länger als Windows.

Fedora Workstation ist ein sehr ausgereiftes und beliebtes Betriebssystem bei Entwicklern und Programmierern. Was Fedora auszeichnet, ist sein Engagement für die Bereitstellung der neuesten Software und Funktionen, was für Datenwissenschaftler, die nach den neuesten Entwicklungen bei Softwaretools und Bibliotheken suchen, von entscheidender Bedeutung ist.

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Es ist völlig kostenlos, ohne Werbung und respektiert die Vertraulichkeit Ihrer Daten. Darüber hinaus stellt die Konzentration auf Open-Source-Werte sicher, dass Benutzer Zugriff auf ein breites Ökosystem an kostenlosen und Open-Source-Software-Tools (FOSS) haben.

Aufgrund der einfachen Installation und der vorinstallierten Software entwickelt sich Zorin OS schnell zu meinem Lieblingsbetriebssystem. Es ist besonders benutzerfreundlich für diejenigen, die von Windows oder macOS wechseln, und bietet eine einfache, elegante Benutzeroberfläche, ohne auf Leistung oder Funktionen zu verzichten.

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Das auf Ubuntu basierende Zorin OS kann von seinem umfangreichen Software- und Support-Repository profitieren. Für Datenwissenschaftler bietet Zorin OS eine komfortable und vertraute Umgebung und bietet gleichzeitig die Vielseitigkeit und Leistung, für die Linux bekannt ist.

Pop!_OS ist eine beliebte Linux-Distribution, die mit vorinstallierten Nvidia-GPU-Treibern geliefert wird. Das bedeutet, dass Sie nichts extra installieren müssen, um mit dem Training Ihres Deep-Learning-Modells auf der GPU zu beginnen. Es ist Zorin OS in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit und vorinstallierte Apps ziemlich ähnlich.

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Pop!_OS basiert auf Ubuntu, fügt aber mit einer vereinfachten und verbesserten Benutzeroberfläche, die auf Produktivität und Benutzerfreundlichkeit ausgerichtet ist, eine eigene Note hinzu. Ich konnte VSCode in nur wenigen Minuten installieren und für mein Projekt verwenden. Die Navigation ist sehr einfach und es gibt jede Menge Anpassungsoptionen.

Manjaro ist eine benutzerfreundliche Linux-Distribution, die auf Arch Linux basiert. Im Gegensatz zu Arch, das sich an erfahrenere Benutzer richtet, bietet Manjaro alle Vorteile von Arch Linux, einschließlich Zugriff auf das AUR (Arch User Repository), in einem zugänglicheren und einfacher zu installierenden Paket.

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Manjaro ist für sein Rolling-Release-Modell bekannt, das heißt, es erhält regelmäßige Updates und die neuesten Softwarepakete. Es ist außerdem hochgradig anpassbar, sodass Benutzer das Betriebssystem an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen können. Darüber hinaus bietet es eine breite Palette an Data-Science-Tools und -Bibliotheken, die äußerst wichtig sind, wenn Sie Data-Science-Lösungen entwickeln und einsetzen möchten.

Die Wahl der richtigen Linux-Distribution für Data Science hängt von Ihren persönlichen Vorlieben, spezifischen Projektanforderungen und Ihrem Komfortniveau mit Linux-Umgebungen ab.

Linux unterscheidet sich deutlich von Windows und macOS. Daher empfiehlt es sich, mehrere stabile Linux-Distributionen auszuprobieren und diejenige auszuwählen, die am besten zu Ihnen passt. Einige Profis bevorzugen Arch, andere bevorzugen Ubuntu. Letztlich kommt es auf die persönlichen Vorlieben an.

Fedora Workstation, Ubuntu Desktop, Zorin OS, Pop!_OS und Manjaro gehören zu den Top-Optionen für Data-Science-Profis und bieten jeweils einzigartige Vorteile. Das Experimentieren mit einer oder mehreren dieser Distributionen wird Ihnen dabei helfen, die perfekte Lösung für Ihre Data-Science-Reise zu finden.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter professioneller Datenwissenschaftler, der es liebt, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Master-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Vision ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines grafischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.

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